CC BY
15
experiment machine is presented. The description of the evolution of a dynamical system in the form of elastic deformed body from the equilibrium to the attractor describing the new steady state, in which the degradation of the material to fracture occurs, is made. Key words: composite materials, durability, life cycle, fatigue.
УДК 004.3:621.319.5 Доц. В.1. Отенко, канд. техн. наук.;
доц. О.1. Гарасимчук, канд. техн. наук; доц. 1.М. Журавель, канд. техн. наук;
асист. Ю.М. Костiв, канд. техн. наук; студ. А.Ю. Пастух -
НУ "Львiвська полтехнжа"
ОПТИМ1ЗАЦ1Я ПАРАМЕТР1В СТРУКТУРНИХ ЕЛЕМЕНТ1В ГЕНЕРАТОРА ДЖ1ФФ1
Представлено результати дослщжения генератора Джiффi за рiзноl кшькост базо-вих генераторов на осж^ регiстрiв зсуву з лшшним зворотним зв'язком i рiзного степе-ня 1х полгщ^в, що проведено з використанням статистичних тестiв N181. Важливе значення серед генераторов псевдовипадкових послiдовностей займае генератор Джiф-ф^ проте його якiснi характеристики е малодослщжеиими. Отриманi результати дають змогу оптишзувати параметри генератора за заданих параметрах вихщно1 iмпульсноl послiдовностi. Наведено принципи оптишзацп параметрiв структурних елеменпв генератора Джiффi. Якiсть тако! оптишзацн пiдтверджена пакетом статистичних теспв N181 8Т8.
Ключовi слова: генератор псевдовипадкових чисел, статистичш характеристики, генератор Джiффi.
Постановка проблеми. В умовах стршкого розвитку шформацшних технологш значно розширюеться сфера застосування генератор1в випадкових 1 псевдовипадкових послщовностей (ГПВП). На сьогодш кнуе чимало р1знома-шгних метод1в 1 принцишв генерування псевдовипадкових послвдовностей, ко-жен з яких мае сво! переваги та недолжи [1-5]. Важливе значення серед генера-тор1в псевдовипадкових послвдовностей займае генератор Дж1фф1, проте його яккш характеристики е малодослвдженими. Тому виникае задача, що полягае у покращенш характеристик генератора Дж1фф1 з метою отримання на його вихо-д1 послщовностей, що прямо чи опосередковано можна було б застосовувати у виршенш задач захисту шформацп.
Для того, щоб робити висновок про можливкть застосування того чи ш-шого генератора псевдовипадково! посл1довност1 для виртення конкретних задач, потр1бно виконати ощнювання його якост1 та надшносп. Проведения тес-тування генератор1в, особливо тих, що використовуються в системах захисту шформацп (зокрема криптограф1чних додатках), е актуальною теоретичною та практичною задачею. На сьогодш, для тестування псевдовипадкових послвдов-ностей використовують велику кшьккть р1зномашгних граф1чних та ощночних тестш. Також розроблено кшька програмних продукпв, що мктять комплекси тестш для перев1рки р1зних статистичних властивостей псевдовипадкових пос-лвдовностей, найшдом1шим серед таких продукпв е наб1р статистичний тестш N181 8Т8 [6, 7].
Мета роботи - використовуючи наб1р статистичних тест1в N181 8Т8 визначити оптимальш параметри структурних елеменпв генератора Дж1фф1 шляхом змши принцишв побудови його базових генераторов.
Науковий вкник НЛТУ Украми. - 2015. - Вип. 25.2
Виклад основного матерiалу. Генератор Джiффi забезпечуе перемшу-вання двох послiдовностей х1 та х2 з виходiв двох генераторiв М-послщовнос-тей, якi ще називають генераторами на основi регiстрiв зсуву з лiнiйними зво-ротнiми зв'язками (ЬБЗК) шляхом керування послiдовнiстю з виходу ЬББК 3. Це перемшування здiйснюеться згiдно з функцiею
Р (XI, Х2, Х3 ) = Х\Х3 + Х2Х3 = Х3 © XX © Х2Х3 , (1)
яка може бути реалiзована за допомогою мультиплексора 2^1 (рис. 1) [1].
Генератори М-послщовностей, що е базовими для генератора Джiффi, можуть реалiзовуватися рiзними способами, зпдно з рiвнянням
Q (г +1) = ГШ, (2)
де: Q(t) i Q (г +1) - стани репстра генератора в моменти часу г i г+1 вiдповiдно (до i тсля приходу синхроимпульсу); Т - квадратна матриця порядку К, де N -стетнь примiтивного полiнома. Тому прийнято рiшення за допомогою статис-тичних тестiв та шляхом змши степеня г (а отже, змши структури самого генератора) визначити, як це впливатиме на яюсть вихiдноí псевдовипадково' посль довностi з генератора Джiффi.
Рис. 1. Генератор Джiффi
Для дослщження якосп обирали 6a30Bi генератори М-послiдовностей не ттьки з рiзними степенями TBipHoro полшому, але також змiнювaли CTeniHb r, до якого пiднoситься матриця T.
Оцшювання вихiдних пoслiдoвнoстей з генератора виконували за допомогою пакету статистичних тестiв NIST STS. Результати аналопчних оцшю-вань генератора Джiффi, на цей час, в лiтеpaтуpi вiдсутнi. Для отримання посль довностей з такого генератора розроблено його мггацшш мoделi на мoвi Delphi, що дають змогу одержувати вихщт пoслiдoвнoстi залежно вiд змши па-paметpiв. Нaбip тестiв NIST STS мiстить 15 статистичних теспв, розроблених для пеpевipки гiпoтези про випадковють двiйкoвих пoслiдoвнoстей дoвiльнoí довжини, що генеруються ГПВП [6].
Тест вважаеться пройденим, коли ймoвipнiсть проходження тесту Р пот-рапить у межi вiд 0,98 до 1,00. Якщо ж iмoвipнiсть Р буде знаходитись нижче 0,98, вважаеться, що тест не пройдено. За отриманими результатами будуемо статистичний портрет генеpaтopiв, який складаеться з матриц poзмipoм mxq, де m - ктьюсть двiйкoвих пoслiдoвнoстей, якi пеpевipяють, a q - кiлькiсть статистичних теспв, якi використовуються для тестування кожно' пoслiдoвнoстi. Кiнцеве ршення про випaдкoвiсть пoслiдoвнoстi приймаеться за результатами сукупносп усiх тестiв [7].
Тестування проводили за рiвня значущостi а = 0,01, який рекомендова-ний розробниками N181 БТБ. Статистичнi портрети генераторiв (рис. 2 та рис. 3) мають вигляд матрицi розмiром 1000x188, елементами яко'1 е 188000 значень вщповщних ймовiрностей. На усiх рисунках довiрчий iнтервал позна-чено червоними лш1ями.
Рис. 2. Статистичний портрет генератора Джiффi №№1: а) г=1, б) г=5
а) б)
Рис. 3. Статистичний портрет генератора Джiффi №4: а) г=1, б) г=5
Дослщжено велику ктьюсть генераторiв, але оптимiзацiю параметрiв в робоп показано на прикладi ктькох комбiнацiй:
1. Генератор Джiффi №1: ЬРБЯ 1 та ЬРБЯ 2 на основi полiнома Ф(х) = 1 © х12 + х17; ЬРБЯ 3 - Ф(х) = 1 © х6 + х7;
2. Генератор Джiффi №2: ЬРБЯ 1 основi полiнома Ф(х) = 1 © х12 + х17 та ЬРБЯ 2 на основi полiнома Ф(х) = 1 © х18 + х25; ЬРБЯ 3 - Ф(х) = 1 © х6 + х7;
3. Генератор Джiффi №3: ЬРБЯ 1 та ЬРБЯ 2 на основi полiнома Ф(х) = 1 © х18 + х25; ЬРБЯ 3 - Ф(х) = 1 © х6 + х7;
4. Генератор Джiффi №4: ЬРБЯ 1 та ЬРБЯ 2 на основi полiнома Ф(х) = 1 © х18 + х31; ЬРБЯ 3 - Ф(х) = 1 © х6 + х7.
Детальний звiт оцiнювання генераторiв Джiффi за кожним тестом наведено в таблищ.
Результати здшсненого дослiдження свiдчать, що iз збтьшенням степе-ня г базових генераторiв М-послiдовностей якiсть генератора Джiффi покра-щуеться, оскiльки кiлькiсть не пройдених тестiв зменшуеться.
Науковий вкпик НЛТУ Украши. - 2015. - Вип. 25.2
Табл. Результати тестування генераторiв Джiффi
№ Статистичний тест Номер дослщжуваних reHepaTopiB
1 2 3 4
r=1 r=5 r=1 r=5 r= 1 r=5 r=1 r=5
1 Frequency (Monobit) Test - - - + - + + +
2 Frequency Test within a Block - - - + - + - +
3 Cumulative Sums (Cusum) Test + + +
4 Runs Test - - + + + + + +
5 Test for the Longest Run of Ones in a Block - - + + + + + +
6 Binary Matrix Rank Test + + + + + + + +
7 Discrete Fourier Transform (Specral) Test + +
8 Non-Overlapping Template Matching Test - - + + + + - +
9 Overlapping Template Matching Test - - + + + + + +
10 Maurer's "Universal Statistical" Test + - + + + + + +
11 Approximate Entropy Test - - + + + + + +
12 Serial Test - - + + + + + +
13 Linear Complexity Test + - + + + + + +
14 Random Excursions Test - + + + + + + +
15 Random Excursions Variant Test - + + + + + + +
Висновки. За допомогою 1м1тацшного моделювання та статистичного тестування доведено, що змшюючи структуру базових генераторов М-посл1дов-ностей, а саме збшьшуючи значения степеня r та вибираючи тв1рний полшом бшьшого степеня, можна значно покращити яккть 1мпульсно1 послщовносп з виходу генератора Дж1фф! Дослщження показали, що оптимальним значенням е r = 5. Подальше збшьшення r для великих степеней тв1рного полшому не призводить до значного покращення якост1 вихадно!' посл1довност1, але при цьому зростають апаратш затрати на реал1защю такого генератора.
Лггература
1. Иванов М.А. Криптографические методы защиты информации в компьютерных системах и сетях / М.А. Иванов. - М. : Изд-во КУДИЦ - ОБРАЗ, 2001. - 368 с.
2. Иванов М.А. Теория, применение и оценка качества генераторов псевдослучайных последовательностей / М.А. Иванов, ИВ. Чугунков. - М. : Изд-во КУДИЦ - ОБРАЗ, 2003. - 240 с.
3. Гарасимчук О.1. Генератори псевдовипадкових чисел, 1х застосування, класифжацш, основы методи побудови i оцшка якост / О.1. Гарасимчук, В.М. Максимович // Захист шформацц : зб. наук. праць. - К., 2002. - 7 с.
4. Гарасимчук О.1. Генератори пуассошвського ¡мпульсного потоку на основi генераторов М-послiдовностей / О.1. Гарасимчук, В.М. Максимович // Вюник Нащонального унiверситету "Льв0вська полiтехнiка". - Сер.: Комп'ютерш науки та iнформацiйнi технологи. - Львов : Вид-во НУ "Лымвська полiтехнiка". - 2004. - № 521. - С. 17-23.
5. Rock A. Pseudorandom Number Generators for Criptographic Applications / A. Rock. -Salzbuburg, 2005. - Pp. 57-65.
6. Статистические тесты NIST. [Электронный ресурс]. - Доступный с http://ru.wikipe-dia.org/wiki/Статестичиские_тесты_NIST.
7. NIST SP 800-22. A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. [Electronic resource]. - Mode of access http://csrc.nist.gov/publicati-ons/nistpubs//SP800-22rev 1 a.pdf.
Отенко В.И., Гарасимчук О.И., Журавель И.М., Костив Ю.М., Пастух А.Ю. Оптимизация параметров структурных элементов генератора Джиффи
Представлены результаты исследования генератора Джиффи при разном количестве базовых генераторов на основе регистров сдвига с линейным обратной связью и разной степени их полиномов, которое проведено с использованием статистических тестов NIST. Важное значение среди генераторов псевдослучайных последовательностей занимает генератор Джиффи, однако его качественные характеристики являются малоисследованными. Полученные результаты позволяют оптимизировать параметры генератора при заданных параметрах исходной импульсной последовательности.
Приведены принципы оптимизации параметров структурных элементов генератора Джиффи. Качество такой оптимизации подтверждена пакетом статистических тестов NIST STS.
Ключевые слова: генератор псевдослучайных чисел, статистические характеристики, генератор Джиффи.
Otenko V.I., Harasymchuk O.I., Zhuravel I.M., Kostiv Yu.M., Pas-tukh A. Yu. The Optimization of Parameters Related to Geffe Generator Structural Elements
The results of the study of Geffe generator at different base number of generators based on linear feedback shift register and varying degrees of polynomials, conducted using statistical tests NIST, are presented. Geffe generator plays an important role within pseudorandom sequence generators, although its quality characteristics are scarcely explored. The obtained results allow optimizing generator parameters for a given output pulse sequence parameters. Some principles for parameter optimization of structural elements of Geffe generator are provided. The quality of such optimization package was confirmed by statistical NIST STS tests.
Key words: pseudorandom generator, statistic characteristics, Geffe generator.
УДК 629.1 Доц. В.А. ТазетЫнов, канд. техн. наук - Черкаський ДТУ
НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ РИНКУ НЕРУХОМОСТ1 У КРИЗОВИХ УМОВАХ
Здшснено прогнозування ринку нерухомост у кризових умовах за допомогою нейромереж^ Для нейромережевого прогнозування ринку нерухомост у кризових умовах створено зведену таблицю з даними про об'екти нерухомосп. Наведено схематич-ний процес навчання нейромереж^ На пiдставi даних про об'екти нерухомост проведено навчання нейромереж^ Застосовано методи математично! статистики, засноваш на сукупност певних правил для точних цифрових даних узагальненого характеру. За-гальний прогноз за нейромережевого прогнозування ринку нерухомост у кризових умовах знайдено шляхом множення значення детермшацп на кожне шдивщуальне зна-чення, отримане на основi результату нейромережевого моделювання.
Ключовi слова: нейромережа, навчання, ринок нерухомосп, прогнозування, нейрон, комiрка.
Постановка проблеми. В умовах сьогодення ринок нерухомосп пере-бувае не у кращому сташ. Це е впливом економiчноí кризи, що склалася у межах держави, нестшким попитом, що е наслвдком цього, та нестабшьною про-позищею. На сьогодш питания прогнозування ринку нерухомосп для багатьох е актуальним питанням, що потребуе дослвджень та iнновацiй. Аналiтична робота у сферi нерухомостi складна та багатогранна, що вимагае дослiдження ме-тодологiй у пiдходах та правилах штерпретацп даних i алгоритму вироблення рекомендацiй.
На сьогоднi, в умовах зростання соцiальноí iнфраструктури, дiловоí активности потреб забезпеченостi житлом, недостатнкть аналiтичних оцiнок у
